改进的同态滤波在指针式仪表图像预处理中的应用

在分析产生大面积的眩光、反光的指针式仪表图像特征的基础上,利用高斯函数结合同态滤波对该类图像进行预处理,并在实验平台下仿真.通过实验仿真,能得到清晰的二值图,实验结果说明该方法是有效的. .     

融合同态滤波和CLAHE算法的布匹疵点图像增强

针对布匹疵点图像对比度低、细节信息对比不明显等问题,采用融合同态滤波和对比度限制自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法的图像增强方法进行了图像增强.首先,采用同态滤波对布匹疵点图像整体的对比度进行增强,增强布匹图像中疵点与背...     

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强。同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强。首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式。引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著。     

CT图像增强算法

采用同态滤波,以及基于图像平均能量梯度对比度限制自适应直方图均衡化和中值滤波对CT图像进行增强处理.将该算法应用在几类典型的CT图像上,并进行了有效性分析.     

基于同态滤波的彩色图像增强

给出一种基于同态滤波的彩色图像增强算法。引入新的传递函数,改进同态滤波算法,用以增强低照度彩色图像的RGB各分量;将RGB图像转换到HSV彩色空间,保持色度和饱和度不变,利用对比度受限自适应直方图均衡法对亮度分量进行变换和分段线性拉伸;将HSV图像还原为RGB图像,得到增强图像。仿真结果显示,所给算法在提升图像亮度的同时,能够增强图像细节。     

基于嵌入式ARM的指针式仪表读数的识别研究

指针式仪表自动读数识别,是实现各种指针式仪表自动检定最重要的基础．针对嵌入式ARM系统,采用了一种适合实际设备运行的指针角度识别算法——差影法,并利用最小二乘法拟合指针直线方程．系统充分利用图像动态采集设备和基于多线程系统平台,把图像处理的算法和特征提取的算法进行优化结合,使得采集和判读以多线程方式并发执行．该系统实时性较好、误差小,通过实验结果证明这种算法对于嵌入式ARM系统下的指针式仪表读数的识别具有高效性．     

融合直方图均衡化与同态滤波的雾天图像增强算法研究

为了改进目前去雾算法存在的不足,将直方图均衡化算法与同态滤波算法相结合,对雾天图像进行增强处理。首先用改进的同态滤波算法来校正光照不均图像的亮度,用对数运算实现非线性问题线性化,同时将低频和高频分量分离开,使用高通滤波器抑制低频信息,然后应用直方图均衡化算法对图像的低频成分进行非线性拉伸,重新分配图像的像素值,以此来增强雾天模糊的图像。用Matlab进行仿真实验,通过视觉效果及运行时间和信息熵的对比表明,改进的算法要优于单独使用两种算法时处理的结果。     

指针式仪表自动识别装置的设计

针对指针式仪表人眼读数效率低,不能转化成数字信号输入计算机,提出一种基于Hough变换的指针式仪表自动判读方法.该方法运用图像减影技术,通过调节图像分辨率实现指针的检出,再利用Hough变换做峰值检测、线检测和链接,通过转换偏转角度的基线位置,确定出仪表指针的读数.实验表明,该方法能快速有效地完成指针式仪表的自动判读,且最大不确定度明显优于人眼的识别,具有较高的精度.     

基于数字图像处理技术的实况视频图像处理系统设计

本文基于FPGA和DSP的图像处理卡设计了实况图像处理系统,介绍了针对不同背景条件的图像,采用了高斯滤波器和中值滤波器的图像滤波算法,以及拉普拉斯锐化和同态滤波的图像增强算法,而改善图像质量的技术方案。实验显示:该系统可提高实况图像质量,满足靶场试验要求。     

融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究

针对雾天时图像退化严重,对比度低的问题,提出了一种改进算法。从时频分析的角度出发,将同态滤波算法中的傅立叶变换用快速小波变换代替,然后在变换域内用改进的滤波器对小波系数进行处理,从而达到增强雾天降质图像的目的。实验结果表明,改进算法能够有效校正雾天图像光照,保持图像原有信息不丢失,增强图像的对比度,使处理后的图像更具有可视性。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法

为了使暗通道先验去雾算法能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区域 ,提升去雾后图像的抗 噪性能 ,提出了一种基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法 装 首先 ,引入容差机制来修正明亮区域 透射率；然后 ,融入高斯滤波算法来提升去雾后图像的抗噪性能；最后 ,适当调整图像亮度 ,以提升去雾 后图像的可视化效果装 仿真实验结果表明 ,改进后算法不仅能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区 域 ,而且能够提升去雾后图像的抗噪性能；相较于主流的同态滤波算法 ,改进后算法的去雾性能更优装     

基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。     

基于HSI模型和Hough变换的指针式汽车仪表自动校验

为了克服传统的汽车仪表人工校验普遍存在准确率不高的弊端,提出一种指针式汽车仪表自动校验算法.针对汽车仪表盘颜色信息丰富的特征和采集图像时目标物体周边有阴影的现象,将RGB模型下的表盘图像转到HSI（色调、饱和度、亮度）模型以消除阴影影响,并利用色调和饱和度分量作为特征参数进行图像分割,并采用Hough变换检测目标;分别计算出指针指向主要刻度线时相对于零刻度线的偏转角,并与相对应的标准偏转角比较,若超过允许误差范围则返回重调.对常用汽车仪表盘的自动校验结果表明该算法精度好,校验准确率高.     

基于均值滤波的改进Canny算法在核磁共振图像边缘检测中的应用

以腰椎间盘的核磁共振图像(MR图像)为研究对象,采用Canny算法进行边缘提取,并针对MR图像灰度变化不明显的特点,预先对图像分别进行对比度增强和锐化处理。同时针对Canny算法中由于高斯滤波器导致的噪声敏感性问题,对传统Canny算法进行改进,将高斯滤波器改为均值滤波器。试验结果表明,相比于传统算法,运用基于均值滤波改进的Canny算法对增强对比度后的MR图像进行边缘检测,在真实边缘检出率相同、算法复杂度相同的情况下,噪声检出率降低了90%。     

一种模糊篡改图像的盲鉴别算法

针对篡改造假图像中常用的模糊操作,提出了一种模糊篡改图像的盲鉴别算法。该方法首先根据图像的边缘特征对图像取对数运算,分离入射分量和反射分量;然后把同态滤波应用到小波域,对多尺度分解的高频信息和低频信息进行同态滤波处理;最后采用数学形态学运算对边缘进行定位,检测图像是否经过模糊篡改。实验表明,该算法能够有效地检测经过模糊篡改的图像,并能对模糊操作痕迹进行准确定位。     

基于改进Canny检测与Hough变换的仪表图像识别算法

针对发电厂中指针式仪表数量多、周围环境复杂、灰尘污染等因素导致获得的图像含有大量噪声从而影响仪表读数识别精度的问题,提出了一种改进Canny边缘检测算法,通过采用5×5邻域计算像素梯度幅值的方法,提高了边缘检测精度,并采用自适应双阈值选择法,有效避免了传统Canny算法易出现伪边缘、边缘信息多等现象,结合Hough变换技术提取仪表指针信息,提高仪表识别精度。经实验对比验证,该算法检测效果优于传统Canny算法,仪表读数识别精度达到95%。     

汽车仪表指针识别方法研究

利用减影法和Hough变换对指针式汽车仪表指针的识别进行研究。PCI-6024E数据采集卡发出标准信号驱动汽车仪表,由CCD摄像机获取汽车仪表图像传输至计算机,应用中值滤波、二值化和细化对仪表图像进行预处理。然后根据减影法、Hough变换提取目标信息,确定仪表读数。实验结果表明,该方法简便、精度高。     

小波域声呐图像自适应增强

声呐图像受噪声污染严重、对比度低,给后期的定位识别带来不便,而传统的处理方法容易造成边缘模糊.针对这一问题,提出了一种图像自适应增强算法.该算法利用形态小波对声呐图像进行自适应的多分辨率分析,分别增强不同尺度上的信号或细节,通过多通道重构图像的加权实现去噪和对比度提高.仿真结果表明该算法快速有效,对高斯噪声和冲击性噪声都具有较好的鲁棒性,处理后的声呐图像边缘细节信息保留完好,得到了理想的增强效果.